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深圳理工大学人工智能研究院是学校重要前沿技术研究院之一，按高起点、高水平、高标准、高质量要求建设，专注推动人工智能领域科研创新与人才培养，下设智能与行为交叉、大模型、AI 觉 - 知、循证医学与人工智能、具身智能五个研究中心。各中心紧密围绕人工智能核心领域展开深入研究，旨在解决行业内的关键问题，培养高素质的人工智能专业人才。
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喜讯 | 深圳理工大学人工智能研究院蒋峰副研究员荣获2025年度CCF-蚂蚁科研基金
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创造性大脑从神经动力学到人类想象力
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深圳理工大学2025年度拟申请设置本科专业公示
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“智能与行为交叉研究中心”致力于探索文-理-工交叉研究新范式，开展AI与人类行为模式及效应的交叉研究。主要的研究方向包括：AI for人类个体与群体行为，并通过人类行为研究促进机器人具身智能发展。
“大模型研究中心” 专注大模型技术研究与应用，推动人工智能前沿科学发展。主要研究方向大语言模型：研究方向涵盖大语言模型微调、大模型轻量化与压缩、长上下文建模、大模型持续学习、知识增强的大语言模型、大模型复杂推理增强，以及垂直领域大模型等多个维度，旨在实现大模型在新任务和新环境中的持续自我优化和性能提升。
“AI觉-知研究中心”专注于人工智能的“视觉”和“认知”，融合多种数据模态提升模型的认知水平，中心主要研究方向：1. 计算机视觉、多模态大模型、内容生成、图像和视频处理；2. 3D感知、3D重建、动态3D图像生成、数字人；3. AI for Science、脑机接口、医学图像处理、工业视觉检测。
“循证医学与人工智能中心”致力于融合循证医学理念、临床研究方法和前沿人工智能技术，探索医学实践需要的研究证据的智能化生成、整合与应用路径，推动医学决策科学的发展。中心聚焦多模态医学数据与领域知识的深度融合，依托通用人工智能技术，在认知智能方面实现突破，赋能疾病的循证诊疗与管理决策、临床质量提升、AI驱动的药物发现与医疗AI评估体系建设。通过多学科交叉合作，中心在临床研究方法、真实世界数据挖掘、疾病预测建模、多维证据整合、循证临床决策支持系统等方向开展前沿研究，打造智能驱动、基于证据的精准医疗与健康决策新范式。
“具身智能中心”以具身智能与机器人技术为核心，面向家庭服务与智慧康养场景，重点布局多模态健康信息检测、脑机接口、边缘智能理论、大模型智能体等前沿科研方向以及智能机器人系统开发等。中心依托人工智能、机器人学、认知科学与数字健康的交叉融合，聚焦多模态健康信息无扰感知、机器人自主决策与边缘智能计算、人/脑机混合机器人智能、智能体长期交互与技能学习等关键技术，构建集感知、认知、决策及执行于一体的具身智能体系，形成可在社区家庭与康养机构部署的机器人服务能力，推动智慧康养服务模式创新，提升我国具身智能与机器人产业的原始创新能力和技术供给水平。
深圳理工大学邵明文教授团队主导研发“DEGauss”恶意3D编辑防御框架（NeurIPS 2025，机器学习三大会），首次利用视角焦点梯度融合机制与双差异优化策略，动态强化最具挑战性视角的语义偏差与编辑方向偏差。DEGauss在保持真实感渲染质量的同时，能有效抵抗多视角三维编辑
在脑机接口等神经接口系统中，电极是连接电子设备和生物神经系统的核心界面传感器，是脑机接口中“接口”的核心所在。然而，当前植入式电极均是“静态”的，植入后只能“固定位置、局限采集”，还在免疫反应中“被动挨打”乃至传导失效，严重制约了脑机接口的应用和未来发展。
构建临床级SEEG/CT/MRI(T1+DTI）多模态癫痫灶精准定位框架（IEEE TNSRE 2025，JCR Q1），通过时空协同注意力网络深度融合SEEG时空动力学与个体化结构连接，实现癫痫起始区（SOZ)、传播区(PZ)与非相关区（NIZ）高精度自动识别（ 准确率≥ 98.08% ），定位结果与临床手术高度一致
深圳理工大学徐利建团队提出“OCL”视觉预训练新范式（ICML 2025，机器学习顶会），首次利用掩码生成语义差异化视图与对比学习的有机结合，形成无需手工数据增强与复杂辅助模块的高效视觉表示学习能力。OCL方法仅用4块A100 GPU在133小时内完成ViT-L/16预训练，在下游分类任务微调中达到85.8%的Top-1准确率，显著提升训练效率与语义概念提取能力
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